Applications of computed tomography (CT) scanning technology in forest research: a timely update and review
Notice bibliographique
Résumé
Organic materials of woody plants are complex and show internal, structural, and morphological variations due to genetic and environmental influences. Variability can be observed in stems, branches, leaves, and roots. Nondestructive and noninvasive technologies have been proposed to assess this variability. Computed tomography (CT) scanning, originally designed for medical diagnostics, permits the measurement of wood properties in situ (e.g., wood density, moisture content, internal defects, annual growth) and crown traits that characterize branching pattern geometry and canopy space occupancy for small-sized trees. Since Wei et al.’s (2011, Can. J. For. Res. 41(11): 2120–2140, doi: 10.1139/x11-111 ) review on the assessment of wood quality for optimized manufacturing processes using a CT scanner, several important developments have occurred, motivating the preparation of an update. We provide technical clarifications about the scales of observation and resolution; report on recent studies in which CT scanning was applied with research objectives beyond wood quality assessment for an optimized manufacturing of forest products; and stress the importance of analytical procedures for the graphical and quantitative analyses of CT scanning data (images and numbers) and the need for specialized algorithms and software. With this review, readers are expected to be well informed of the avenues offered by CT scanning technology in forest research in general.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».